美国运通信用卡交易特征与预测数据集AmericanExpressCreditCardTransactionFeaturesandPredictionsDataset-thedevastator
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡交易，数据集，预测建模，机器学习，金融分析，风险评估，时间序列，商业智能
数据概述：该数据集包含来自美国运通的信用卡交易数据，记录了信用卡交易的特征和预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据覆盖了美国运通在全球多个地区和国家的交易活动。
数据维度：数据集包括交易ID、客户ID、交易金额、交易时间、交易地点、交易方式、设备ID、交易类别、预测的欺诈风险评分等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于美国运通的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融分析、风险评估、时间序列预测等领域的应用，尤其在机器学习模型训练、交易欺诈检测等方面具有广泛的应用价值。
数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于交易欺诈检测、客户行为分析、交易模式识别等研究，如欺诈风险评估、交易习惯分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在交易监控、风险控制和客户信用评估方面。
决策支持：支持金融机构的交易风险管理和客户信用评估，帮助制定科学的风险控制策略。
教育和培训：作为金融分析、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交易欺诈检测、风险评估等技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易特征与预测结果的规律与趋势，帮助用户实现准确的欺诈风险评估和客户行为分析，提高交易安全性和服务质量。
